本報記者 田鵬

    9月15日，北京三維天地科技股份有限公司在投資者互動平臺回應稱，此次中標中國—東盟信息港股份有限公司2025年系統平臺建設服務采購項目，代表了客戶對公司技術和產品實力的認可，公司將在完成項目的同時積累實施經驗，爭取未來更廣泛參與各地數據資產開發、流通、交易各環節的建設。

    這一企業動態清晰印證，隨著數據要素市場化進程加快，數據資產的戰略價值已逐步成為企業核心競爭力的關鍵構成。這也正是近期各地密集出臺政策、加速推進企業數據資產入表工作的核心邏輯支撐。各地通過“激勵+指引”的雙重政策發力，既精準呼應了企業在數據資產化進程中的實際需求，也為數據要素價值充分釋放搭建了更完善的制度環境。

    接受《證券日報》記者采訪的專家表示，數據要實現從要素到資產的跨越，必須突破三大核心關卡——法律關、會計關與市場關，因此，數據資產入表是激活數據要素價值的必要前提之一。不過，當前數據資產入表仍面臨數據合規性與權屬界定模糊、成本與價值計量困難等現實阻礙。對此，尚需加快完善數據領域法律法規，明確數據權屬規則，構建行業公認的評估框架并開發動態評估模型；企業自身也應強化數據治理，健全數據治理體系與風險管理機制，建立數據成本歸集與分攤機制，共同保障數據資產入表工作合法、規范、有序推進。

    “戰略資產”屬性愈發清晰

    在數字經濟深度滲透的當下，數據資產的“戰略資產”屬性正愈發清晰。為順應這一趨勢，今年以來，企業對數據資產的開發與運用力度顯著加大，且不再局限于單一業務環節，而是逐步延伸至融資、產業整合、業務創新等多個關鍵領域，通過多元化實踐將數據資產的商業價值與產業效能轉化為實實在在的發展優勢。

    這一趨勢在資本市場的表現尤為突出。一方面，數據資產證券化進程加速推進，部分手握核心用戶數據、交易數據等優質資源的企業，通過將數據資產未來收益權證券化的方式，有效拓寬了融資渠道，打破了傳統融資模式對實體抵押物的依賴，為企業發展注入了新的資金活力。

    據Wind資訊數據統計，自今年4月份市場首單數據資產ABS（資產證券化）成功發行以來，截至目前，累計已有4單數據資產（賦能）ABS落地，合計發行規模達17.74億元，數據資產證券化加速進入常態化發行階段。

    另一方面，在產業整合領域，數據資產已成為并購重組的重要標的，不少企業將收購擁有稀缺數據資源、成熟數據治理能力的市場主體作為重要戰略選擇，通過這一方式快速補齊自身數據短板，搶占產業鏈數據制高點，實現核心競爭力的跨越式提升。

    例如，深圳市宇順電子股份有限公司9月13日披露《重大資產購買報告書（草案）（修訂稿）》稱，公司擬通過支付現金方式購買中恩云（北京）數據科技有限公司等公司股權，以進入發展前景廣闊的數據中心市場，進一步擴展公司未來的增長空間，提高公司的盈利能力。

    在這一趨勢下，各地持續加碼政策支持，助力企業推進數據資產入表工作。例如，廣東東莞8月份起執行《東莞市關于支持企業開展數據要素“首評估、首入表、首開放”的實施細則》，推出現金獎勵機制，引導企業主動攻克數據要素“首評估、首入表、首開放”過程中的關鍵難點，激發企業參與數據資產化的積極性；8月底，江蘇省財政廳出臺《企業數據資源入表指南》，聚焦實操層面痛點，為企業數據資源規范化梳理、合規化入表提供了清晰的操作路徑與專業指導，有效降低企業數據資產入表的合規成本與操作門檻等。

    從現金激勵激發參與熱情，到實操指南降低入表門檻，再到合規指導規避潛在風險，各地差異化、精準化的政策舉措正形成合力，為企業充分釋放數據資產價值提供堅實保障。

    上海交通大學上海高級金融學院副院長李峰在接受《證券日報》記者采訪時表示，數據資產入表為數據價值的深度挖掘筑牢了基礎。借助規范化的數據估值體系，數據資源得以在合規框架內順暢開展流通交易——這不僅從形式上優化了企業財務指標，更從實質上激活了數據要素的內在潛能，通過推動數據的廣泛應用與高效流轉，為上市公司持續創造增長型企業價值。

    數據資產入表進程顯著加快

    得益于各地政策的支持與引導，我國企業數據資產入表進程顯著加快，且在披露規范性、計量標準化等方面不斷優化。

    以A股上市公司作為觀察對象，據Wind資訊數據統計，共有102家A股上市公司在2025年半年報中明確披露數據資產相關信息，涉及數據資產規模合計達56.37億元，與去年同期相比，數據資產入表的上市公司數量及規模分別同比增長137.21%和74.79%。

    從規范程度來看，上市公司的數據資產披露加速向精細化、標準化方向邁進。一方面，在披露維度上，多數公司不僅明確標注了數據資產的類別與入表金額，還補充披露了數據資產的形成來源及合規性說明；另一方面，在計量管理上，多家公司建立了數據資產的成本歸集、攤銷計提等會計核算流程，部分企業還引入了第三方機構開展數據資產評估與鑒證，進一步提升了數據資產計量的公信力。

    但需要注意的是，盡管企業數據資產入表整體進程加快，但實踐中仍面臨不少待解難題，包括資產權屬問題、預期收入難以評估、數據資產核算規則尚待完善和數據資產管理制度不健全等。

    從企業自身角度來看，北京郵電大學區塊鏈與人工智能聯合實驗室執行主任陳曉華對《證券日報》記者表示：“當前部分上市公司的數據資產入表仍存在‘重形式、輕實質’的問題，例如部分企業僅將數據采集成本、存儲費用等簡單歸集為數據資產，卻未充分考慮數據清洗、治理、建模等環節產生的隱性成本，導致資產價值計量與實際商業價值存在偏差。”

    面對上述問題，如何進一步加速并規范企業數據資產入表進程，成為市場關注的焦點。中國通信工業協會區塊鏈專委會共同主席于佳寧對《證券日報》記者表示，為了確保數據資產的價值評估更加科學合理，首先需要建立健全的評估標準和方法體系。數據資產的評估不同于傳統有形資產，其價值不僅體現在規模上，還涉及數據的質量、稀缺性、使用場景、潛在商業價值等多重因素。評估體系應綜合考慮數據的使用效益、數據管理成本、數據隱私與安全性等維度。此外，行業內還需推動數據資產評估的標準化，以便各企業在披露數據資產時能夠遵循統一的標準，使投資者和市場參與者能夠更客觀地進行橫向比較。

    陳曉華表示，上市公司自身也需強化數據治理能力建設，從源頭規范數據采集、存儲、加工的全流程管理，建立數據資產臺賬與風險管控機制，確保入表數據的合規性與安全性。此外，建議監管部門適度加強對上市公司數據資產披露的監督指導，對披露不規范、數據造假等行為加大懲戒力度，引導市場形成“真實披露、合規入表”的良好生態。